위협 탐지 시스템 시장 규모 및 점유율 분석: 성장 동향 및 전망 (2025년 – 2030년)

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위협 탐지 시스템 시장은 2025년부터 2030년까지 견고한 성장을 보일 것으로 예상됩니다. Mordor Intelligence의 보고서에 따르면, 이 시장은 정교해지는 사이버 공격, 보안 스택에 인공지능(AI)의 빠른 통합, 그리고 실시간 행동 분석 도구의 필요성 증가에 힘입어 크게 확장될 전망입니다. 특히 금융 및 헬스케어 부문의 강화된 규제 준수 압력과 자본 집약적인 어플라이언스 구매 대신 성과 기반 구독을 선호하는 서비스 중심 비즈니스 모델로의 전환이 시장 성장을 가속화하고 있습니다.

시장 개요 및 주요 통계
2019년부터 2030년까지를 연구 기간으로 하는 이 보고서는 위협 탐지 시스템 시장이 2025년 1,956억 7천만 달러에서 2030년 3,714억 8천만 달러로 성장하여 연평균 성장률(CAGR) 13.68%를 기록할 것으로 예측합니다. 지역별로는 아시아 태평양 지역이 가장 빠르게 성장하는 시장으로, 북미 지역은 가장 큰 시장 점유율을 유지할 것으로 보입니다. 시장 집중도는 중간 수준이며, 주요 기업으로는 Cisco Systems, Inc., Palo Alto Networks, Inc., Fortinet, Inc., Check Point Software Technologies Ltd., Trend Micro Incorporated 등이 있습니다.

시장 성장 동인
* 제로데이 공격의 증가: 몇 분마다 바이트코드를 변경하는 다형성 멀웨어의 출현으로 정적 시그니처 기반 도구의 효용성이 떨어지고 있습니다. 2025년 산업 기업들은 성공적인 제로데이 공격으로 평균 550만 달러의 손실을 입었으며, 이는 장치 기준선에서 미묘한 편차를 찾아내는 이상 탐지 도구에 대한 투자를 촉진하고 있습니다. 머신러닝 기반 분석은 위협 체류 시간을 47% 단축시키는 효과를 보였습니다.
* OT/IT 융합의 확대: 철강, 에너지, 수자원 시설 등 산업 제어 시스템(OT)이 전사적 자원 관리(ERP) 시스템과 연동되면서 공격 표면이 확장되고 있습니다. 이는 사무실 이메일 시스템에서 시작된 피싱 기반 자격 증명 도용으로 프로그래머블 로직 컨트롤러(PLC)가 노출될 위험을 증가시킵니다. 보안 팀은 IEC-104 트래픽과 기존 TCP/IP 흐름을 모두 분석할 수 있는 탐지기를 요구하며, 이는 산업 프로토콜 파서 및 물리 기반 이상 모델의 통합을 이끌고 있습니다.
* 클라우드 네이티브 탐지 스택으로의 전환: 대규모 다국적 기업들은 매일 페타바이트 규모의 원격 측정 데이터를 처리하며, 이는 온프레미스 분석 클러스터로는 감당하기 어려운 수준입니다. 클라우드 네이티브 탐지 파이프라인은 인시던트 급증 시 탄력적으로 확장되어 고정 어플라이언스 그리드보다 40% 빠른 경고를 제공합니다. 하이브리드 환경의 기업들은 민감한 자산을 온프레미스 센서로 라우팅하면서도 대규모 분석은 지역 하이퍼스케일 센터에 위탁하여 데이터 주권을 유지하고 있습니다.
* AI 기반 행동 분석의 혁신: 최신 비지도 학습 모델은 개별 키스트로크 패턴, 파일 접근 타임스탬프, 프로세스 생성 체인 등을 밀리초 단위로 기준화하여 편차를 감지합니다. 이는 오탐(false positive)을 60%까지 줄이고, 분석가들의 위협 분류 생산성을 55% 향상시켰습니다. 데이터 과학의 엄격성, 설명 가능한 대시보드, 프라이버시를 보호하는 연합 학습 방식이 시장 성장에 가장 강력한 긍정적 영향을 미치고 있습니다.

시장 성장 제약 요인
* 높은 오탐 피로도: 보안 팀은 분석가 역량을 300% 초과하는 일일 경고량에 시달리며, 이는 실제 위협을 놓치는 결과를 초래합니다. 2024년 침해 사고의 23%가 분석가들이 양성으로 간주한 경고에서 비롯되었습니다. 기업들은 MITRE ATT&CK 매핑, 자산 중요도 태그, 피어 기반 위험 점수 등을 포함하는 상황 인식 탐지를 요구하고 있습니다.
* 위협 헌팅 전문가 부족: 2025년 전 세계 사이버 보안 분야의 공석은 350만 명에 달하며, 위협 헌팅 역할은 고급 리버스 엔지니어링 및 데이터 과학 역량을 요구하기 때문에 다른 보안 직무보다 40% 더 오래 공석으로 남아있습니다. 이는 중소기업이 탐지 기능을 관리형 서비스 제공업체에 아웃소싱하게 만들고 있습니다.
* 레거시 시스템 통합의 복잡성: 특히 대규모 기존 기업들은 기존 시스템과의 통합에 어려움을 겪고 있습니다.
* 데이터 주권 제한: 유럽 연합 및 아시아 태평양 지역의 규제 산업에서는 원격 측정 데이터 공유에 대한 데이터 주권 제한이 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용합니다.

세그먼트별 분석
* 탐지 기술: 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS)은 2024년 위협 탐지 시스템 시장 점유율의 32.41%를 차지하며 기업 경계 방어에서 지속적인 역할을 하고 있습니다. 행동 분석 솔루션은 내부자 위협 가시성 및 자동화된 이상 점수화에 대한 수요에 힘입어 2030년까지 13.74%의 CAGR로 빠르게 성장하고 있습니다.
* 배포 모드: 온프레미스 배포는 2024년 시장 점유율의 49.32%를 차지하며, 현지 로그 보관에 대한 규제 준수 선호를 반영합니다. 그러나 클라우드 기반 플랫폼은 탄력적인 처리로 탐지 지연 시간을 단축하고 어플라이언스 유지보수 부담을 없애면서 2030년까지 15.43%의 CAGR로 확장되고 있습니다.
* 최종 사용자 산업: 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI) 부문은 엄격한 사기 감독 및 24시간 거래 모니터링에 힘입어 2024년 전체 지출의 29.64%를 차지했습니다. 헬스케어 부문은 전자 기록, 원격 의료, 연결된 장치로 인해 공격 표면이 넓어지고 생명에 중요한 운영을 표적으로 하는 랜섬웨어 공격이 증가함에 따라 2030년까지 14.13%의 가장 빠른 CAGR을 기록할 것으로 예상됩니다.
* 구성 요소: 소프트웨어는 2024년 매출의 46.89%를 차지했지만, 기업들이 24시간 모니터링 및 위협 탐지를 위해 전문 서비스에 대한 투자를 늘림에 따라 서비스 부문도 빠르게 성장하고 있습니다.

본 보고서는 위협 탐지 시스템(Threat Detection Systems) 시장에 대한 포괄적인 분석을 제공합니다. 연구 가정, 시장 정의, 연구 방법론을 바탕으로 시장 환경, 규모 및 성장 예측, 경쟁 구도, 시장 기회 및 미래 전망을 다룹니다.

위협 탐지 시스템 시장은 2030년까지 3,714억 8천만 달러 규모에 도달할 것으로 예상되며, 연평균 성장률(CAGR)은 13.68%에 달할 전망입니다. 시장 성장의 주요 동력으로는 제로데이 공격의 증가, 중요 인프라 내 OT/IT 융합 심화, 클라우드 네이티브 탐지 스택으로의 전환, 정보 유출 공개 의무화 규제 강화, AI 기반 행동 분석 기술의 발전, 양자 암호화 기술 도입 압력 등이 있습니다. 반면, SOC(보안관제센터) 팀의 높은 오탐 피로도, 위협 헌팅 전문가 부족(약 350만 명의 사이버 보안 인력 부족), 레거시 시스템 통합의 복잡성, 데이터 주권 관련 원격 측정 공유 제한 등은 시장 성장을 저해하는 요인으로 작용하고 있습니다.

시장은 다양한 기준으로 세분화되어 분석됩니다.
* 탐지 기술별: 네트워크 침입 탐지 시스템(NIDS), 호스트 기반 IDS(HIDS), 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM), 통합 위협 관리(UTM), 위협 인텔리전스 플랫폼, 행동 분석(Behavior Analytics) 등이 포함됩니다. 특히 행동 분석 기술은 내부자 위협 및 지능형 지속 위협(APT) 탐지에 대한 기업의 수요 증가로 인해 13.74%의 가장 빠른 CAGR로 성장하고 있습니다.
* 배포 방식별: 온프레미스, 클라우드 기반, 하이브리드 모델로 구분됩니다.
* 최종 사용자 산업별: 은행, 금융 서비스 및 보험(BFSI), 정부 및 국방, 헬스케어, IT 및 통신, 에너지 및 유틸리티, 제조, 소매, 운송 및 물류 등 광범위한 산업 분야를 아우릅니다.
* 구성 요소별: 하드웨어, 소프트웨어, 서비스로 나뉘며, 서비스 부문은 기업이 내부적으로 인력을 충원하기 어려운 24시간 연중무휴 전문성을 제공하는 관리형 탐지 및 대응(MDR) 계약 증가에 힘입어 15.98%의 CAGR로 소프트웨어 부문을 능가하는 성장을 보이고 있습니다.
* 지역별: 북미, 유럽, 아시아 태평양, 중동 및 아프리카, 남미로 분류됩니다. 이 중 아시아 태평양 지역은 급격한 디지털화와 진화하는 규제로 인해 14.58%의 가장 높은 CAGR을 기록하며 가장 빠르게 성장할 것으로 전망됩니다.

경쟁 환경은 상위 5개 공급업체가 전체 매출의 약 48%를 차지하는 등 중간 정도의 집중도를 보이며, 활발한 혁신이 이루어지고 있습니다. Cisco Systems, Palo Alto Networks, Fortinet, Check Point Software Technologies, Trend Micro, McAfee, Trellix, IBM, Rapid7, Splunk, LogRhythm, Darktrace, CrowdStrike 등 주요 글로벌 기업들이 시장에서 경쟁하고 있습니다. 보고서는 이들 기업의 글로벌 및 시장 수준 개요, 핵심 부문, 재무 정보, 전략적 정보, 시장 점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 사항 등을 상세히 다룹니다.

결론적으로, 위협 탐지 시스템 시장은 사이버 위협의 고도화와 디지털 전환 가속화에 힘입어 견고한 성장세를 이어갈 것입니다. 특히 행동 분석 기술과 관리형 서비스의 성장이 두드러지며, 아시아 태평양 지역이 주요 성장 동력으로 부상하고 있습니다. 그러나 사이버 보안 분야의 인력 부족은 고급 탐지 도구 운영에 어려움을 초래하는 핵심 제약 요인으로 지적됩니다. 시장 참여자들은 이러한 기회와 제약 요인을 고려하여 전략을 수립해야 할 것입니다.


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1. 서론

  • 1.1 연구 가정 및 시장 정의
  • 1.2 연구 범위

2. 연구 방법론

3. 요약

4. 시장 현황

  • 4.1 시장 개요
  • 4.2 시장 동인
    • 4.2.1 증가하는 제로데이 공격
    • 4.2.2 중요 인프라의 OT/IT 융합 증가
    • 4.2.3 클라우드 네이티브 탐지 스택으로의 전환
    • 4.2.4 침해 공개에 대한 규제 의무
    • 4.2.5 AI 기반 행동 분석의 발전
    • 4.2.6 양자 암호화 준비 압력
  • 4.3 시장 제약
    • 4.3.1 SOC 팀의 높은 오탐 피로도
    • 4.3.2 위협 헌팅 인력 부족
    • 4.3.3 레거시 시스템 통합 복잡성
    • 4.3.4 원격 측정 공유에 대한 데이터 주권 제한
  • 4.4 산업 가치 / 공급망 분석
  • 4.5 규제 환경
  • 4.6 기술 전망
  • 4.7 포터의 5가지 경쟁 요인 분석
    • 4.7.1 신규 진입자의 위협
    • 4.7.2 공급업체의 교섭력
    • 4.7.3 구매자의 교섭력
    • 4.7.4 대체재의 위협
    • 4.7.5 경쟁 강도

5. 시장 규모 및 성장 예측 (가치)

  • 5.1 탐지 기술별
    • 5.1.1 네트워크 침입 탐지 시스템 (NIDS)
    • 5.1.2 호스트 기반 IDS (HIDS)
    • 5.1.3 보안 정보 및 이벤트 관리 (SIEM)
    • 5.1.4 통합 위협 관리 (UTM)
    • 5.1.5 위협 인텔리전스 플랫폼
    • 5.1.6 행동 분석
    • 5.1.7 기타 탐지 기술
  • 5.2 배포 모드별
    • 5.2.1 온프레미스
    • 5.2.2 클라우드 기반
    • 5.2.3 하이브리드
  • 5.3 최종 사용자 산업별
    • 5.3.1 은행, 금융 서비스 및 보험 (BFSI)
    • 5.3.2 정부 및 국방
    • 5.3.3 헬스케어
    • 5.3.4 IT 및 통신
    • 5.3.5 에너지 및 유틸리티
    • 5.3.6 제조
    • 5.3.7 소매
    • 5.3.8 운송 및 물류
    • 5.3.9 기타 최종 사용자 산업
  • 5.4 구성 요소별
    • 5.4.1 하드웨어
    • 5.4.2 소프트웨어
    • 5.4.3 서비스
  • 5.5 지역별
    • 5.5.1 북미
    • 5.5.1.1 미국
    • 5.5.1.2 캐나다
    • 5.5.1.3 멕시코
    • 5.5.2 유럽
    • 5.5.2.1 독일
    • 5.5.2.2 영국
    • 5.5.2.3 프랑스
    • 5.5.2.4 러시아
    • 5.5.2.5 기타 유럽
    • 5.5.3 아시아 태평양
    • 5.5.3.1 중국
    • 5.5.3.2 일본
    • 5.5.3.3 인도
    • 5.5.3.4 대한민국
    • 5.5.3.5 호주
    • 5.5.3.6 기타 아시아 태평양
    • 5.5.4 중동 및 아프리카
    • 5.5.4.1 중동
    • 5.5.4.1.1 사우디아라비아
    • 5.5.4.1.2 아랍에미리트
    • 5.5.4.1.3 기타 중동
    • 5.5.4.2 아프리카
    • 5.5.4.2.1 남아프리카 공화국
    • 5.5.4.2.2 이집트
    • 5.5.4.2.3 기타 아프리카
    • 5.5.5 남미
    • 5.5.5.1 브라질
    • 5.5.5.2 아르헨티나
    • 5.5.5.3 기타 남미

6. 경쟁 환경

  • 6.1 시장 집중도
  • 6.2 전략적 움직임
  • 6.3 시장 점유율 분석
  • 6.4 기업 프로필 (글로벌 개요, 시장 개요, 핵심 부문, 재무 정보(사용 가능한 경우), 전략 정보, 주요 기업의 시장 순위/점유율, 제품 및 서비스, 최근 개발 포함)
    • 6.4.1 Cisco Systems, Inc.
    • 6.4.2 Palo Alto Networks, Inc.
    • 6.4.3 Fortinet, Inc.
    • 6.4.4 Check Point Software Technologies Ltd.
    • 6.4.5 Trend Micro Incorporated
    • 6.4.6 McAfee, LLC
    • 6.4.7 Trellix (FireEye + McAfee Enterprise)
    • 6.4.8 IBM Corporation
    • 6.4.9 Rapid7, Inc.
    • 6.4.10 Splunk Inc.
    • 6.4.11 LogRhythm, Inc.
    • 6.4.12 Darktrace plc
    • 6.4.13 CrowdStrike Holdings, Inc.
    • 6.4.14 Cynet Security Ltd.
    • 6.4.15 ExtraHop Networks, Inc.
    • 6.4.16 Vectra AI, Inc.
    • 6.4.17 AT&T Cybersecurity (AlienVault)
    • 6.4.18 F-Secure Oyj
    • 6.4.19 RSA Security LLC
    • 6.4.20 Sophos Ltd.
    • 6.4.21 Elastic N.V.
    • 6.4.22 Securonix, Inc.

7. 시장 기회 및 미래 전망

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***** 참고 정보 *****
위협 탐지 시스템은 사이버 보안 환경에서 발생하는 다양한 형태의 위협을 식별하고 분석하여, 시스템이나 네트워크에 대한 잠재적 공격을 사전에 감지하고 대응하기 위한 일련의 기술 및 솔루션을 총칭합니다. 이는 데이터 유출, 악성코드 감염, 서비스 거부 공격(DDoS), 무단 접근 등으로부터 기업 및 기관의 정보 자산을 보호하는 데 필수적인 역할을 수행하고 있습니다. 본 시스템은 단순히 공격을 차단하는 것을 넘어, 공격 시도 자체를 인지하고 분석하여 미래의 위협에 대비하는 지능적인 방어 체계를 구축하는 데 기여합니다.

위협 탐지 시스템은 그 작동 방식과 대상에 따라 여러 유형으로 분류됩니다. 네트워크 트래픽을 모니터링하여 비정상적인 패턴이나 알려진 공격 시그니처를 탐지하는 네트워크 기반 침입 탐지 시스템(NIDS)이 대표적입니다. 반면, 개별 서버나 워크스테이션의 시스템 로그, 파일 무결성, 프로세스 활동 등을 감시하여 위협을 탐지하는 호스트 기반 침입 탐지 시스템(HIDS)도 중요한 축을 담당합니다. 탐지 방식으로는 알려진 공격 패턴과 일치하는 활동을 식별하는 시그니처 기반 탐지 방식이 있으며, 이는 오탐율이 낮은 장점이 있으나 새로운 유형의 공격에는 취약할 수 있습니다. 이를 보완하기 위해 정상적인 시스템 또는 네트워크 활동의 기준선을 설정하고, 이 기준선에서 벗어나는활동을 비정상으로 간주하여 탐지하는 이상 탐지(Anomaly Detection) 방식이 있습니다. 이상 탐지 방식은 알려지지 않은 새로운 공격(제로데이 공격)에 효과적으로 대응할 수 있지만, 정상적인 활동의 변화를 오탐으로 인식할 가능성도 있습니다.

최근에는 이러한 전통적인 탐지 방식의 한계를 극복하기 위해 인공지능(AI)과 머신러닝(ML) 기술을 활용한 지능형 위협 탐지 시스템이 각광받고 있습니다. AI/ML 기반 시스템은 방대한 데이터를 학습하여 복잡하고 미묘한 위협 패턴을 스스로 식별하고, 시간이 지남에 따라 스스로 학습하고 진화하며 탐지 정확도를 향상시킵니다. 이는 단순히 알려진 공격을 막는 것을 넘어, 잠재적인 위협을 예측하고 선제적으로 대응할 수 있는 능력을 제공합니다.

위협 탐지 시스템의 효과적인 운영을 위해서는 지속적인 업데이트와 전문가의 분석이 필수적입니다. 새로운 공격 기법이 끊임없이 등장하므로, 시스템의 시그니처 데이터베이스나 학습 모델은 항상 최신 상태를 유지해야 합니다. 또한, 시스템이 탐지한 경보를 분석하고 실제 위협 여부를 판단하며, 오탐을 줄이고 시스템의 성능을 최적화하는 보안 전문가의 역할이 매우 중요합니다. 궁극적으로 위협 탐지 시스템은 조직의 전반적인 사이버 보안 전략의 핵심 구성 요소로서, 다른 보안 솔루션(예: 방화벽, 침입 방지 시스템(IPS), 보안 정보 및 이벤트 관리(SIEM))과의 유기적인 연동을 통해 더욱 강력한 방어 체계를 구축할 수 있습니다.